국립암센터가 가명정보를 활용해 암 환자 장기 합병증과 만성질환 예측 연구 결과를 도출했다. 국립암센터 임상정보와 국민건강보험공단 진료정보 등 양 기관이 보유한 총 40만명 규모 건강 빅데이터를 가명처리해 결합한 첫 사례다.
국립암센터는 가명정보 결합을 통해 암 생존자에게 주로 발생하는 합병증과 만성질환(심뇌혈관질환, 대사질환, 근골계질환) 등 중요 정보를 관찰할 수 있었다. 1차 분석 결과로 국립암센터를 방문한 환자 가운데 암이 없었던 일반 환자에 비해 암 환자에서 합병증과 만성질환 발생이 많은 것을 확인했다.
6대 암(위암, 갑상선암, 폐암, 대장암, 유방암, 간암) 환자는 일반 환자군에 비해 심뇌혈관질환 가운데 심부전(81%↑), 심근경색(50%↑) ,뇌졸중(25%↑) 발생 빈도가 더 많았다. 특히 심부전 발생 빈도가 심뇌혈관질환 가운데 가장 높았다. 근골격계질환 가운데 골절은 6대 암 환자에서 일반 환자군에 비해 47% 발생이 더 많았고, 대표 대사질환 당뇨병 발생은 35% 더 많았다.
국립암센터는 향후 심층분석을 통해 6대 암별 장기 합병증과 만성질환 세부 발생 현황, 발생 주요 요인을 파악할 예정이다. 이번 결합데이터를 적용한 인공지능(AI) 학습을 통해 암 생존자 생애주기 전반에 걸쳐 장기 질환에 대한 위험요인을 파악하고 질환을 예방할 수 있는 예측 모델도 제시할 계획이다.
서홍관 국립암센터 원장은 “암 생존율 향상으로 암 생존자가 200만명에 이르는데 암 생존자 삶의 질 향상을 위해서는 암 치료 이후의 적극적 건강관리가 필요하다”면서 “이번 사례는 암 생존자 만성질환 관리뿐만 아니라 정밀의료를 통한 임상의료 효율을 높이고 AI 기술을 활용한 맞춤형 의료 서비스에 중추적 역할을 할 것”이라고 말했다.
윤종인 개인정보보호위원회 위원장은 “폐암 치료 효과 연구 사례에 이어 보건의료 빅데이터 활용 가능성을 보여준 결과”라면서 “향후 마이데이터와 연계해 실증 데이터와 예측 모델에 기반한 맞춤형 의료서비스까지 개발된다면 국민건강 증진에 다양하게 기여할 것”이라고 말했다.
이번 사례는 국립암센터에서 진료 받은 6대 암 환자 장기 합병증과 만성질환 발생을 9년간 추적 조사한 것으로 가명정보 활용 5대 분야 7개 과제 일환으로 추진됐다.
오다인기자 ohdain@etnews.com